초록 ▼

본 연구과제는 동아시아 지역의 장기 예측 능력 향상을 위한 현업 장기예보 지원 및 개월 예측 기반 구축을 12 위한 관련 기술 개발을 최종 목표로 한다. 이를 수행하기 위한 당해년도 연구개발의 세부 목표는 다음과 같다. 첫째는 기상연구소 3개월 예측시스템 운영을 통한 현업 장기예보 지원과 상세 장기예보 지원을 위하여 역학적 상세화에 의한 동아시아 지역 기후예측성 평가 및 예측시스템을 구축하는 것이고, 둘째는 영국기상청의 현업 통합모델(Unified Model; UM)을 활용한 12개월 예측자료 생산 시스템 기반 구축이며, 셋째는 기

본 연구과제는 동아시아 지역의 장기 예측 능력 향상을 위한 현업 장기예보 지원 및 개월 예측 기반 구축을 12 위한 관련 기술 개발을 최종 목표로 한다. 이를 수행하기 위한 당해년도 연구개발의 세부 목표는 다음과 같다. 첫째는 기상연구소 3개월 예측시스템 운영을 통한 현업 장기예보 지원과 상세 장기예보 지원을 위하여 역학적 상세화에 의한 동아시아 지역 기후예측성 평가 및 예측시스템을 구축하는 것이고, 둘째는 영국기상청의 현업 통합모델(Unified Model; UM)을 활용한 12개월 예측자료 생산 시스템 기반 구축이며, 셋째는 기후예측모델 후처리를 위한 확률예보기법 개발이다.
2008년도 연구개발 내용들의 결과를 요약하면 다음과 같다.
1) 기후예측자료 생산을 통한 현업 장기예보 지원
국립기상연구소는 3개월 예측 시스템을 운영함으로써 3개월 예측자료 및 검증자료의 그래픽 결과를 인트라넷 웹 시스템을 통해 장기예보 현업부서인 기후예측과에 매월 제공하였고, 매 분기별로 장기예보관련 회의에 참여하여 예측 결과 및 연구 내용을 발표하였으며 지속적인 업무회의를 통한 신속한 지원을 해왔다. 또한, 매월 멀티모델 앙상블을 위한 국립기상연구소 대표 자료로 3개월 예측자료를 APCC에 제공하여 국제협력에 기여하였다. 한편, 2009년부터 실시 예정인 상세 장기예보 생산을 위하여, 지역기후모형(RegCM3)을 이용한 역학적 상세화 시스템을 개발 하였다. RegCM3를 활용한 상세 장기예보 생산 시스템을 구축하기 위하여 이 모델을 기상청 슈퍼컴퓨터인 Cray-X1E에 장착하고 10년(1996-2005) 동안의 겨울철 기후값을 생산하고 그 예측성을 분석하였으며, '08/09년 겨울철에 대하여 권역별 상세 예측결과를 시험적으로 지원하였다. 또한 역학적 상세화 시스템의 전ㆍ후처리 과정을 자동화시킴으로써 현업부서로의 상세화 자료 지원의 효율성을 향상시켰다.
2) 12개월 예측기반 구축
국립기상연구소는 본 연구과제의 1차년도(2007) 연구에서 해양과의 상호작용을 고려하기 위한 대기-해양 결합모델(NIMR CGCM)을 개발하고 그 기초적인 성능을 분석하였다. 그러나, 기상청 중장기 발전 계획 (2008-2011)에 따라 국립기상연구소의 현업 지원 강화 및 기상청 차세대 전지구 예보 시스템 구축 계획과의 연계를 위하여 12개월 예측시스템의 기반이 되는 기존 모델(NIMR CGCM) 성분 구성을 조정 할 필요성이 대두되었다. 이를 위해 차세대 전지구 예보 시스템 구축을 위해 도입한 영국기상청의 통합모델 (Unified Model; UM)을 활용하여 기후모의 성능 평가를 위한 모델 수행 체계 기반 구축하고, 1978년부터 2001년까지의 기간에 대하여 UM 대기모델을 이용한 AMIP-type 장기적분을 수행하였다. 20년 동안(1979~1998)의 결과를 CMAP 관측 강수자료와 비교하여 볼 때 UM은 ITCZ의 패턴을 잘 모의 하였으나, 북반구 중태평양과 서태평양 연안의 강수를 다소 과대 모의, 동태평양 연안에서는 강수를 다소 과소 모의하였다. 또한, AMIP 결과에서 열대지방 대기 상층의 동풍을 다소 약하게 모의하는 특징이 나타났다. 한편, NCEP 재분석 자료에서 나타나는 중위도의 성층권과 대류권에 구분되어있는 상층제트를 비교적 잘 모의하였다. 이는 기존의 국립기상연구소에서 계절예측에서 사용되었던 NIMR AGCM의 결과와 비교하여 보았을 때 상당히 개선된 점이라고 말할 수 있다. UM의 AMIP-type 실험이 동아시아 몬순을 어느 정도 모의하는지 살펴보기 위하여 EOF 분석을 수행한 결과는 CMAP과 비교하여 볼 때 몬순 밴드가 남쪽으로 치우치긴 하지만 전반적인 패턴은 잘 모의하였다. 주성분의 시간에 따른 변동은 시간이 지날수록 관측과 유사한 변동성을 보이지만, 적분초기에 관측과 큰 차이를 보이고 있어 향후 연구로 개선하여야 할 필요성이 대두되었다.
3) 기후예측모델 후처리 기법 개발
기상청 현업 기후예측모델(GDAPS)의 불확실성을 최소화하고 예측시스템의 후처리과정 개발의 일환으로 새로운 통계적 방법론(Regularized 정준상관법, 베이지안 선형모델)을 적용한 확률예측기법을 개발하였다. 전통적인 방법인 경험적 직교함수/정준상관법(EOF/CCA)를 이용한 방법에 비하여, Regularized CCA는 GDAPS예측 자료를 그대로 사용하는 방법과 EOF/CCA를 사용하는 방법에 비하여 우수한 성능을 보였다. 특히 관심영역을 전 세계에서 특정 지역으로 좁히면 강수량뿐만 아니라 기온 예측에서도 효과적인 예측방법임을 입증하였다. 본 연구는 베이지안 선형모델을 이용한 통계모델을 제시하였는데, 이 방법의 기본적인 아이디어는 사전 확률 분포(prior distribution)와 통계적 모델(statistical model or likely-hood)를 이용하여 사후 확률 분포(posterior distribution)을 계산함으로써 예측하는 방법이다. 또한 확률예측에 필요한 예측치의 확률 분포를 제공하고 이를 바탕으로 확률예측을 할 수 있는 방법을 , 교차 타당성(cross-validation), 예측치의 확률분포 추정, 분위수(percentile)를 이용한 확률예측의 세 가지 단계로 제안하였다.
본 연구 과제 수행을 통해 다음과 같이 기여하였다. 국립기상연구소 3개월 예측시스템 운영을 통한 예측자료 생산 및 현업지원을 하였고 역학적 상세화에 의한 장기 예보 성능 평가 및 자료 지원 시스템 구축함으로써 기상청 현업 장기예보를 적극적으로 지원하였다. 또한 UM을 활용한 12개월 예측자료 생산 시스템 기반 구축하였고 장기예보 정확도 향상을 위해 확률예보기법을 이용한 기후예측모델 후처리 기법을 개발하였다. 본 과제의 최종 목표인 12개월 예측시스템 구축은 2009년부터 "기후변화 예측기술 지원 및 활용연구"로 통합하여 지속적으로 수행될 것이다.

Abstract ▼

This project aims to support the operational long-range forecast of the KMA and construct scientific and technical bases for 12-month forecast system over East Asian region. Specifically, the objectives of this year are to: 1) support the operational long-range forecast of the KMA and develop the dy

This project aims to support the operational long-range forecast of the KMA and construct scientific and technical bases for 12-month forecast system over East Asian region. Specifically, the objectives of this year are to: 1) support the operational long-range forecast of the KMA and develop the dynamical downscaling system, 2) perform the basic research and development for construction of the 12-month forecast system using a UK Met Office Unified Model (UM), and 3) develop the statistical and probabilistic forecast system as a post-process of the climate prediction system. The specific contents of this report can be summarized as follows.
1) Semi-operation of the NIMR 3-month prediction system (NCPS) and construction of dynamical downscaling system using a regional climate model
The NCPS has been operated for supporting the operational long-range forecast of the KMA. Its results have been produced every month for three months forecast and also have been provided to the Climate Prediction Division (CPD) of the KMA and the APEC Climate Center (APCC). Graphic-form results of the NCPS and its verification results are also provided CPD/KMA by the intranet web system for each month, and digital data set are provided to the APCC by the ftp server as one of its multi-model ensemble (MME) member. In addition, a dynamical downscaling system has been developed. To do this, the RegCM3 was installed in KMA Cray-X1E and conducted to produce hindcast for 10 years' (1996-2005) winter climatology. As well, it has been semi-operated for supporting regional detail forecast for the 08/09 winter (DJF) of the Korean peninsula. In addition, operational efficiency was improved by coding the automatic run scripts for the pre- and post-processes of the dynamical downscaling system
2) Development of the 12-month climate prediction system
In order to maintain consistency with the operational NWP system of the KMA, Unified Model (UM) developed by the UK Met Office was installed in Cray-X1E as a atmosphere-ocean coupled model for the basis of the 12-month climate prediction system. As a beginning year of this study, AMIP-type simulation for 23 years from 1978 was conducted and 20 years' results from 1979 to 1998 was analyzed. Compared to the CMAP observed precipitation, the UM-simulated precipitation is able to produce the spatial pattern of the ITCZ; however, it overestimates the precipitation over Northern Hemispheric central and western Pacific and underestimates over eastern Pacific. Meanwhile, the UM simulates the vertical structure of the zonal wind pretty well compared to the NCEP/DOE reanalysis. For the East Asian summer monsoon variability, the spatial patterns of the EOF first mode from the CMAP-observed and UM-simulated precipitation are quite close to each other with a slight southward displacement in the simulated precipitation. In its PC time series, however, somewhat large discrepancy is apparent between the CMAP and UM that is associated with the improper initial time of the UM, which should be further investigated.
3) Development of the probabilistic forecast system
In order to reduce uncertainties of the dynamical climate model and develop a probabilistic forecast technique as one of the postprocess of the climate prediction system, a statistical model to minimize the systematic error of the GDAPS using a new statistical approach was developed, which are regularized canonical correlation analysis (CCA) and Bayseian linear model. The conventional EOF/CCA was also applied to compare the capability of the newly developed method. Regularized CCA method shows better skill scores compared to the conventional method as well as GDAPS. Particularly, this method is effective when the interesting area is focused only for a specific region rather than global, skill scores both for the precipitation and lower-atmospheric temperature are quite improved. This study also suggests the Bayesian linear model (BLM) as a new climate prediction method. The basic idea of BLM is to make forecast by calculating posterior probability distribution using the prior probability distribution and statistical model or likely-hood.
Finally, a probability distribution function for climate prediction using the GDAPS summer hindcast and forecast data set. This work consists of three procedures, which are producing prediction data using a cross-validation method, estimating the probability distribution of the prediction data, and probabilistic forecast based percentile

목차 Contents

• 표지...1
• 연구보고서...3
• 차례...4
• CONTENTS...6
• List of Figures...8
• List of Tables...16
• 요약문...17
• SUMMARY...20
• 제 1 장 서론...23
• 제 2 장 기후예측자료 생산을 통한 현업 장기예보 지원...26
• 제 1 절 국립기상연구소 3개월 예측 시스템 운영...26
• 1. 3개월 예측시스템 상시 운영...26
• 2. 3개월 예측자료 활용방안: 동아시아 여름철 강수 극한값 발생연구...38
• 제 2 절 RegCM3를 이용한 동아시아 지역 역학적 상세화 기반 구축...66
• 1. 연구 배경...66
• 2. 상세화 시스템 및 모형 소개...68
• 3. 역학적 상세화 기법에 따른 RegCM3의 겨울철 예측성 분석...73
• 제 3 장 12개월 예측기반 구축...104
• 제 1 절 통합 모델(UM)...104
• 1. 연구 배경...104
• 2. UM 도입 및 장착...106
• 제 2 절 UM을 이용한 AMIP-type 적분 수행 및 분석...116
• 1. 실험 설계...116
• 2. 후처리 과정 수정 및 보완...116
• 3. 기후모의 성능평가...120
• 제 3 절 UM을 이용한 CMIP-type 적분 수행 및 분석...140
• 제 4 절 소결론...143
• 제 4 장 확률예측을 위한 기후모델 후처리기법 개발...145
• 제 1 절 연구개발 배경...145
• 제 2 절 국내외 연구 동향...145
• 1. 과학적 연구 과제...145
• 2. 국제적 연구 동향...146
• 제 3 절 연구개발의 필요성...149
• 제 4 절 기후모델 후처리 통계모형...150
• 1. 자료...150
• 2. 기후 모델 후처리 통계모형 개발...153
• 3. 확률예보 정보 산출을 위한 예측 분포 추정...200
• 4. R 패키지(Climpred)...204
• 제 5 절 요약 및 결론...211
• 1. 사업수행 결과요약...211
• 2. 결론 및 장기발전 방향...214
• 제 5 장 결론...216
• 참고 문헌...223
• 부록...230
• I. UM 적분 방법...230
• II. 학술용역: R 패키지 매뉴얼...239